Analisis Pola Penjualan Menu Makanan Dengan Metode Regresi Linier Dan Visualisasi Interaktif - Olivia Kuswandi; Alexander Dharmawan; Cristeddy Asa Bakti (Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 2025)
Micro, small, and medium enterprises (MSME) often face difficulties in analyzing sales data to support accurate business planning. This study aims to identify sales patterns and forecast demand for the MSME Bakmi Ceria using the linear regression method. The dataset consists of monthly online sales records from Gojek and Grab platforms for four main menus: Mie Ayam, Mie Bakso, Mie Pangsit, and Mie Komplit. The independent variable analyzed is time (month), while the dependent variable is the sales quantity of each menu. Model performance was evaluated using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the coefficient of determination (R²). Results show that three menus exhibited upward trends, while Mie Komplit declined. MAPE values ranged from 2.55% to 6.98%, with R² reaching 0.99, indicating high model accuracy. These findings confirm that linear regression effectively supports stock planning, promotion strategies, and data-driven decision-making for MSMEs. Keywords: Micro, small, and medium enterprises; Sales pattern; Linear regression; Prediction, Python AbstrakUMKM sering menghadapi kendala dalam menganalisis data penjualan untuk merencanakan strategi bisnis secara tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penjualan dan memprediksi permintaan pada UMKM Bakmi Ceria dengan metode regresi linier. Data yang digunakan berupa catatan penjualan bulanan dari platform Gojek dan Grab terhadap empat menu utama: Mie Ayam, Mie Bakso, Mie Pangsit, dan Mie Komplit. Variabel independen yang dianalisis adalah waktu (bulan), sedangkan variabel dependen berupa jumlah penjualan tiap menu. Model diuji menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan koefisien determinasi (R²) untuk menilai akurasi. Hasil menunjukkan tiga menu mengalami tren kenaikan, sedangkan Mie Komplit menurun. Nilai MAPE berkisar 2,55%–6,98% dengan R² mencapai 0,99, menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Temuan ini menegaskan bahwa regresi linier efektif dalam mendukung perencanaan stok, promosi, dan pengambilan keputusan berbasis data pada UMKM.